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Performance

Optimieren Sie die Performance Ihrer Automate-Workflows für schnellere Ausführung und bessere Ressourcennutzung.

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Performance-Grundlagen

Ausführungszeit

Minimieren Sie die Gesamtausführungszeit Ihrer Workflows.

Ressourcennutzung

Optimieren Sie die Nutzung von CPU, Memory und Netzwerk.

Skalierbarkeit

Workflows sollten auch unter Last performant bleiben.

Kosten

Optimierte Workflows reduzieren API-Kosten und Ressourcenverbrauch.

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Optimierungsstrategien

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1. Parallele Verarbeitung

Nutzen Sie parallele Ausführung wo möglich:
Statt sequenziell:
API Call 1 → API Call 2 → API Call 3
(Gesamtzeit: 3 × API-Zeit)
Parallele Ausführung:
API Call 1 ┐
API Call 2 ├→ Zusammenführen
API Call 3 ┘
(Gesamtzeit: max(API-Zeiten))

{
  "strategy": "parallel",
  "nodes": [
    "Get User Data",
    "Get Order History",
    "Get Preferences"
  ],
  "mergeNode": "Combine Results"
}
Verarbeiten Sie mehrere Items gleichzeitig:
  • Nutzen Sie Loop Nodes für Batch-Processing
  • Verarbeiten Sie Items in Chunks
  • Vermeiden Sie sequenzielle Loops
Verarbeiten Sie Items in Batches von 10-50 für optimale Performance.

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2. Caching

Nutzen Sie Caching für wiederholte Anfragen: 
{
  "cacheable": [
    "User Data (TTL: 1 Stunde)",
    "Product Information (TTL: 24 Stunden)",
    "Configuration Settings (TTL: 1 Tag)"
  ],
  "notCacheable": [
    "Real-time Data",
    "Transaction Data",
    "Personalized Content"
  ]
}

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3. API-Optimierung

Optimieren Sie API-Calls:

Batch-Requests

Nutzen Sie Batch-APIs statt einzelner Requests:
Statt: 100 einzelne Requests
Nutze: 1 Batch-Request mit 100 Items

Pagination

Verwenden Sie Pagination für große Datensätze:
Page 1 (100 Items) → Process
Page 2 (100 Items) → Process
...

Selective Fields

Fordern Sie nur benötigte Felder an:
Statt: GET /users (alle Felder)
Nutze: GET /users?fields=id,name,email

Conditional Requests

Nutzen Sie ETags und Last-Modified Headers:
If-None-Match: "etag-value"
If-Modified-Since: "date"

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4. Timeout-Konfiguration

Setzen Sie angemessene Timeouts: 
{
  "fastAPIs": {
    "timeout": 5,
    "description": "Lokale APIs, schnelle Services"
  },
  "standardAPIs": {
    "timeout": 30,
    "description": "Externe APIs, Standard-Services"
  },
  "slowAPIs": {
    "timeout": 60,
    "description": "Schwere Operationen, Batch-Processing"
  },
  "agentCalls": {
    "timeout": 45,
    "description": "Localmind Agent Aufrufe"
  }
}

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5. Datenfilterung

Filtern Sie Daten früh im Workflow: 
// Gut: Filtere früh
Trigger → Filter (nur relevante Daten) → Process

// Schlecht: Filtere spät
Trigger → Process (alle Daten) → Filter → Output

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Performance-Monitoring

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Metriken überwachen

Überwachen Sie:
  • Gesamtausführungszeit pro Workflow
  • Zeit pro Node
  • Durchschnittliche Ausführungszeit
  • P95/P99 Percentile
{
  "workflow": "welcome-email",
  "totalTime": 2.5,
  "nodeTimes": {
    "webhook": 0.1,
    "getUserData": 0.8,
    "callAgent": 1.2,
    "sendEmail": 0.4
  },
  "p95": 3.2,
  "p99": 4.5
}
Überwachen Sie:
  • Fehlerrate pro Workflow
  • Fehlerrate pro Node
  • Timeout-Rate
  • Retry-Rate
Überwachen Sie:
  • API-Call-Anzahl
  • Datenvolumen
  • Memory-Verbrauch
  • CPU-Nutzung

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Best Practices

Minimiere API-Calls

Reduzieren Sie die Anzahl der API-Calls durch:
  • Batch-Requests
  • Caching
  • Datenkombination

Parallele Verarbeitung

Nutzen Sie parallele Ausführung wo möglich.

Frühe Filterung

Filtern Sie Daten so früh wie möglich im Workflow.

Angemessene Timeouts

Setzen Sie Timeouts basierend auf erwarteter Antwortzeit.

Monitoring

Überwachen Sie Performance kontinuierlich.

Optimierung

Optimieren Sie regelmäßig basierend auf Metriken.

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Performance-Checkliste

  • Parallele Verarbeitung wird genutzt wo möglich
  • Caching ist für wiederholte Anfragen implementiert
  • API-Calls sind optimiert (Batch, Pagination)
  • Timeouts sind angemessen konfiguriert
  • Datenfilterung erfolgt früh im Workflow
  • Performance wird überwacht
  • Langsame Nodes wurden identifiziert und optimiert

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Häufige Performance-Probleme

Problem: Workflow führt viele API-Calls nacheinander ausLösung:
  • Kombinieren Sie Calls zu Batch-Requests
  • Nutzen Sie parallele Verarbeitung
  • Implementieren Sie Caching
Problem: Workflow verarbeitet mehr Daten als nötigLösung:
  • Filtern Sie Daten früh im Workflow
  • Nutzen Sie Selective Fields in API-Calls
  • Vermeiden Sie unnötige Transformationen
Problem: Nodes warten zu lange auf AntwortenLösung:
  • Setzen Sie angemessene Timeouts
  • Implementieren Sie Retry-Logik
  • Überwachen Sie Timeout-Rate
Weiterführende Themen: Lesen Sie auch unsere Seiten zu Testing und Debugging für weitere Best Practices.